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申请/专利权人:咸阳职业技术学院
摘要:本发明公开了一种黄芩病虫害识别系统及方法,内容包括:收集黄芩植株的图像数据,并对黄芩植株的图像数据进行标注,形成训练集与测试集;采用基于生成对抗网络的数据增强方法扩充训练集,得到增强后的训练集;通过改进的卷积神经网络模型对增强后的训练集的图像进行多尺度特征提取和处理,以得到多尺度融合特征图;构建自适应特征关注网络算法,调整多尺度融合特征图中不同区域的关注度,得到加权特征图,利用动态特征路径网络对加权特征图进行分析,确定特征提取路径,得到动态特征图,依据动态特征图进行病虫害分类,得到病虫害类别的概率分布。本发明能够实现黄芩病虫害的高精度识别,提高模型泛化能力,提升计算效率及黄芩种植的管理效率。
主权项:1.一种黄芩病虫害识别方法,其特征在于,包括以下步骤:S1.收集黄芩植株的图像数据,并对黄芩植株的图像数据进行标注,形成训练集与测试集;S2.采用基于生成对抗网络的数据增强方法扩充所述训练集,得到增强后的训练集;S3.通过基于多尺度特征融合机制和深度可分离卷积的改进的卷积神经网络模型对增强后的训练集的图像进行多尺度特征提取和融合处理,得到多尺度融合特征图,具体计算如下: ,其中,表示多尺度融合的特征图;代表小尺寸卷积核提取的特征图;代表中尺寸卷积核提取的特征图;代表大尺寸卷积核提取的特征图;为小尺寸特征图融合权重;为中尺寸特征图融合权重;为大尺寸特征图融合权重;、、通过改进的卷积神经网络的训练自动调整;S4.构建自适应特征关注网络算法,调整所述多尺度融合特征图中不同区域的关注度,得到加权特征图;S5.利用动态特征路径网络对加权特征图进行分析,确定特征提取路径,得到动态特征图,公式如下: ,其中,代表特征提取路径的总数;是第条特征提取路径的特征提取函数;是选择第条路径的概率;表示动态特征图;表示加权特征图;依据所述动态特征图进行病虫害分类,得到病虫害类别的概率分布。
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